![\"Frank](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Frank-Gundlich2.jpg\" "\\"Hadoop")
<\/a>Une enqu\u00eate de l'association num\u00e9rique Bitkom montre qu'un grand nombre d'entreprises ne sont pas encore pr\u00eates pour le Big Data. Pour \u00eatre pr\u00eat pour le Big Data, il manque notamment le savoir-faire et l'\u00e9quipement technique.<\/p>\nL'informatique doit s'assurer qu'elle est \u00e0 jour dans ses connaissances et qu'elle se penche sur les th\u00e8mes du big data et de la num\u00e9risation avant que les d\u00e9partements sp\u00e9cialis\u00e9s ne l'approchent avec des demandes concr\u00e8tes.<\/p>\n
Big Data pour l'informatique<\/h3>\n
Cela r\u00e9ussit si les responsables informatiques connaissent les possibilit\u00e9s techniques et les utilisent pour eux-m\u00eames, mot-cl\u00e9 : Big Data for IT.<\/p>\n
Dans les d\u00e9partements sp\u00e9cialis\u00e9s, l'analyse m\u00e9tier est utilis\u00e9e depuis longtemps comme outil standard, mais pour l'optimisation de l'exploitation du syst\u00e8me, l'IT lui-m\u00eame utilise jusqu'\u00e0 pr\u00e9sent rarement des outils d'analyse.<\/p>\n
Il est recommand\u00e9 de se pencher, \u00e0 l'aide de sc\u00e9narios, sur les m\u00e9thodologies, les technologies et les outils dont dispose d\u00e9j\u00e0 l'informatique de l'entreprise et qu'elle ma\u00eetrise.<\/p>\n
Un exemple de Big Data for IT est la cr\u00e9ation d'une simple pr\u00e9vision de croissance des donn\u00e9es.<\/p>\n
Tout d'abord, on d\u00e9termine : O\u00f9 en suis-je aujourd'hui, quelles sont les donn\u00e9es disponibles, o\u00f9 sont-elles stock\u00e9es et \u00e0 quelle vitesse se d\u00e9veloppent-elles ?<\/p>\n
Avec un serveur \"R\" et quelques algorithmes librement accessibles, il est possible d'en tirer des pr\u00e9visions bien plus pr\u00e9cises qu'avec Excel.<\/p>\n
Une autre possibilit\u00e9 est d'analyser le comportement des utilisateurs dans le syst\u00e8me : quels utilisateurs utilisent quelles transactions et quels rapports, et \u00e0 quelle fr\u00e9quence ? Les utilisent-ils \u00e0 des moments pr\u00e9cis, par exemple pour la cl\u00f4ture mensuelle ou trimestrielle ?<\/p>\n
Des technologies telles que Hadoop pour la gestion des donn\u00e9es de masse, comme \"R\" ou Python comme langages de programmation et de statistiques peuvent \u00eatre utilis\u00e9es \u00e0 cet effet.<\/p>\n
Le service informatique devrait d'abord g\u00e9n\u00e9rer une premi\u00e8re valeur ajout\u00e9e en interne \u00e0 l'aide de ces technologies, afin de d\u00e9finir des m\u00e9thodologies, de les tester et de se forger sa propre opinion.<\/p>\n
Gr\u00e2ce \u00e0 ces analyses, les responsables informatiques peuvent obtenir des informations pr\u00e9cieuses pour optimiser le fonctionnement du syst\u00e8me. Par exemple, quelles parties du syst\u00e8me ou quelles donn\u00e9es sont r\u00e9ellement utilis\u00e9es et comment le volume de donn\u00e9es est proportionnel \u00e0 l'utilisation.<\/p>\n
Les goulots d'\u00e9tranglement des performances peuvent \u00e9galement \u00eatre analys\u00e9s. Ces connaissances peuvent en outre \u00eatre utilis\u00e9es comme base pour l'archivage, pour l'optimisation des processus et pour la mise en \u0153uvre de sc\u00e9narios Big Data ou d'applications Industrie 4.0.<\/p>\n
Randstad Allemagne utilise cette intelligence \u00e0 l'aide de l'outil d'analyse Datavard HeatMap. Cet outil effectue une analyse de l'utilisation des donn\u00e9es et des objets dans le syst\u00e8me en fonctionnement.<\/p>\n
\"Datavard HeatMap est unique en son genre. Nous obtenons beaucoup plus de connaissances sur le syst\u00e8me sans avoir \u00e0 interroger un seul utilisateur final. Cette intelligence permet d'\u00e9lucider et de r\u00e9soudre les principaux \"points noirs\" du fonctionnement du syst\u00e8me\".<\/em><\/p>\n Les progr\u00e8s dans le domaine du Machine Learning et de l'analyse pr\u00e9dictive sont de plus en plus importants. Par Machine Learning, on entend la g\u00e9n\u00e9ration artificielle de connaissances \u00e0 partir de l'exp\u00e9rience. Le syst\u00e8me apprend \u00e0 partir d'exemples du pass\u00e9.<\/p>\n Des algorithmes sp\u00e9cialis\u00e9s dans la reconnaissance des formes d\u00e9duisent de ces donn\u00e9es des pr\u00e9dictions pour l'avenir (Predictive Analytics). Les fichiers journaux des syst\u00e8mes SAP, des r\u00e9seaux et des clusters Hadoop sont utilis\u00e9s \u00e0 cet effet.<\/p>\n L'influence que les machines reli\u00e9es entre elles ont les unes sur les autres peut ensuite \u00eatre programm\u00e9e, ou une machine peut reconna\u00eetre ces influences et les \u00e9tendre de mani\u00e8re autonome.<\/p>\n La machine apprend \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer de la valeur ajout\u00e9e.<\/p>\n Parall\u00e8lement, les environnements cloud sont de plus en plus populaires pour le Big Data. Cloudera, par exemple, est une plateforme enti\u00e8rement s\u00e9curis\u00e9e : tout est crypt\u00e9, de la transmission des donn\u00e9es \u00e0 leur stockage.<\/p>\n Sur cette base, il est possible de cr\u00e9er une analyse des utilisateurs bas\u00e9e sur le cloud pour SAP et Hadoop. Cela permet de voir comment les utilisateurs utilisent les donn\u00e9es dans l'environnement SAP Hadoop, \u00e0 quels rapports et \u00e0 quelles donn\u00e9es ils acc\u00e8dent et quand, et comment ils combinent les donn\u00e9es pour obtenir de nouveaux aper\u00e7us.<\/p>\n Les sp\u00e9cialistes en informatique doivent se familiariser le plus possible avec les nouvelles technologies et les possibilit\u00e9s qu'elles offrent, et les utiliser.<\/p>\n Les fournisseurs de cloud comme AWS Amazon Web Services ou Azure facilitent l'initiation. Ils permettent de mettre en place des clusters Hadoop et des serveurs \"R\" pour se familiariser avec les technologies.<\/p>\n Datavard propose des ateliers d'innovation o\u00f9 l'on d\u00e9finit ensemble des cas d'utilisation, des processus num\u00e9riques et des mod\u00e8les commerciaux.<\/p>\n Ensuite, les participants cr\u00e9ent un premier prototype en utilisant les derni\u00e8res technologies. Cela permet aux responsables informatiques d'apprendre \u00e0 utiliser les nouvelles technologies tout en testant des id\u00e9es et des mod\u00e8les commerciaux.<\/p>\n Ce n'est qu'apr\u00e8s avoir explor\u00e9 et test\u00e9 les possibilit\u00e9s techniques qu'il est recommand\u00e9 de r\u00e9unir autour d'une table les responsables de diff\u00e9rents secteurs de l'entreprise afin de trouver de nouveaux mod\u00e8les commerciaux.<\/p>\n L'exp\u00e9rience pratique acquise dans le cadre de projets Big Data internes s'av\u00e8re payante lorsqu'il s'agit de d\u00e9velopper de nouveaux processus commerciaux.<\/p>\n Gr\u00e2ce \u00e0 leur avance en mati\u00e8re de connaissances, les responsables informatiques peuvent jouer le r\u00f4le de facilitateurs d'affaires en abordant activement les d\u00e9partements sp\u00e9cialis\u00e9s et en faisant des propositions pour la mise en \u0153uvre de nouveaux processus commerciaux.<\/p>\n La m\u00e9thode la plus prometteuse consiste \u00e0 r\u00e9unir un groupe h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne de diff\u00e9rents services pour un atelier qui explore les possibilit\u00e9s offertes par le Big Data pour l'entreprise.<\/p>\n Dans ce processus, des connaissances sur les approches de design thinking ou sur l'Osterwalder Business Canvas peuvent \u00eatre utiles. Il est \u00e9galement recommand\u00e9 de regarder des cas d'utilisation d'autres entreprises et de s'en inspirer.<\/p>\n Dans ce contexte, il peut \u00eatre utile de faire appel \u00e0 un conseiller externe qui apporte un savoir-faire issu de projets de big data d\u00e9j\u00e0 mis en \u0153uvre.<\/p>\n Les entreprises sous-estiment souvent le fait que, gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation intensive des smartphones et des tablettes, il est d\u00e9sormais naturel pour la plupart des collaborateurs d'obtenir des r\u00e9ponses ad hoc \u00e0 leurs questions, sous forme de visualisation attrayante.<\/p>\n Le big data est d\u00e9j\u00e0 entr\u00e9 dans leur vie et ils souhaitent en tirer les b\u00e9n\u00e9fices dans leur travail quotidien.<\/p>\n L'\u00e9tude Future Workforce 2016, men\u00e9e conjointement par Dell et Intel, a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que pour 21 % des jeunes employ\u00e9s de la g\u00e9n\u00e9ration Y, la technologie est un facteur d\u00e9terminant dans le choix d'un emploi.<\/p>\n Les technologies Big Data deviennent ici un facteur de diff\u00e9renciation important dans la \"guerre des talents\".<\/p>\n La transformation num\u00e9rique et l'utilisation d'analyses de donn\u00e9es volumineuses joueront un r\u00f4le plus important dans les entreprises \u00e0 l'avenir.<\/p>\n Une enqu\u00eate r\u00e9alis\u00e9e par Forbes Insights \u00e0 la demande d'Hitachi Data Systems a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que le potentiel des donn\u00e9es et des analyses n'est pas encore suffisamment exploit\u00e9.<\/p>\n Selon l'\u00e9tude, les investissements dans les nouvelles techniques de num\u00e9risation sont une priorit\u00e9 absolue pour 51 % des entreprises.<\/p>\n Il en va de m\u00eame pour l'extension des capacit\u00e9s de donn\u00e9es et d'analyse. Les principaux moteurs sont les nouveaux mod\u00e8les commerciaux (41 %) et les nouvelles technologies (40 %).<\/p>\n Seules 44% des entreprises interrog\u00e9es se consid\u00e8rent comme avanc\u00e9es ou leaders en mati\u00e8re de donn\u00e9es et d'analyses. Pourtant, 91 % d'entre elles ont d\u00e9j\u00e0 enregistr\u00e9 une augmentation de leur chiffre d'affaires gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation de ces donn\u00e9es.<\/p>\n La pr\u00e9paration au Big Data devient de plus en plus un facteur de r\u00e9ussite. Elle ne peut toutefois r\u00e9ussir que si l'informatique conna\u00eet les possibilit\u00e9s techniques dans la pratique et les utilise elle-m\u00eame pour son propre compte.<\/p>\n Le Big Data met les responsables informatiques au d\u00e9fi d'\u00e9largir en permanence leurs connaissances en mati\u00e8re d'analyse afin de suivre le rythme des demandes ad hoc de l'entreprise. Et ce, en plus des activit\u00e9s quotidiennes. Big Data for IT permet d'exp\u00e9rimenter de nouvelles technologies tout en optimisant le fonctionnement du syst\u00e8me. <\/p>","protected":false},"author":142,"featured_media":9929,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[5,6386],"tags":[6173,210,6502,798,480,627,3413,6504],"coauthors":[23931],"class_list":["post-9922","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-it-management","category-mag-1703","tag-bi","tag-big-data","tag-business-analytics","tag-hadoop","tag-machine-learning","tag-ml","tag-predictive-analytics","tag-technologien","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",400,200,false],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-768x384.jpg",768,384,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-100x50.jpg",100,50,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-480x240.jpg",480,240,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-640x320.jpg",640,320,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-720x360.jpg",720,360,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-960x480.jpg",960,480,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",18,9,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",1000,500,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",600,300,false],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher.jpg",600,300,false],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Speicher-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":" Big Data stellt IT-Verantwortliche vor die Herausforderung, ihre Analytics-Kenntnisse st\u00e4ndig zu erweitern, um mit den Ad-hoc-Anforderungen aus dem Business Schritt zu halten. 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